QDMエンジニア、AI・機械学習
自動車工場のデータと連携したデータパイプラインを活用し、Pythonと機械学習のソリューションを構築します。 Expleoとともに、より安全でスマート、かつ持続可能なモビリティの実現を支援します。
仕事内容
- 自動運転車、電動モビリティ、デジタル化のための技術を開発します。
- 継続的なイノベーションを通じて、自動車業界の顧客の業績と持続可能性の向上を支援します。
- 車両の安全性、効率、環境への影響を改善する技術を統合します。
- より安全でスマート、環境に優しい交通の実現に貢献します。
- 工場データを収集、保存、処理、可視化するシステムを構築します。
- 機械、PLC、センサー、MES、ERP、品質システム、手動データソースを共通プラットフォームに接続します。
- データを自動転送・統合するパイプラインを構築します。
- セキュリティ、バックアップ、アクセス制御によってデータを保護します。
- 技術に詳しくない関係者にも複雑な技術の考え方をわかりやすく説明します。
応募要件
- データ分析と機械学習の実務経験が2～5年あること。ディプロマ取得者は3～6年の経験が必要です。
- Pythonと、pandas、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどの関連ライブラリを使用できること。
- 統計分析と機械学習アルゴリズムを理解していること。
- Matplotlib、Seaborn、Tableauを使ったデータ可視化の経験があること。
- SQLとデータベース管理に精通していること。
- データの収集、保存、処理、可視化を含むデータ基盤を理解していること。
- 機械、PLC、センサー、MES、ERP、品質システム、手動データソースを共通プラットフォームに接続した経験があること。
- データを自動転送・統合するパイプラインを構築した経験があること。
- データセキュリティ、バックアップ、アクセス制御を理解していること。
- 優れた問題解決能力と細部への注意力があること。
- 単独でもチームの一員としても効果的に業務を進められること。
- 技術に詳しくない関係者にも複雑な技術の考え方を明確に伝えられること。
- Excel、PowerPoint、Wordの基本操作ができること。
- 機械工学、自動車工学、コンピューターサイエンス、データサイエンス、統計学または関連分野のBEを取得していること。あるいは、機械工学、自動車工学または関連分野のDMEを取得していること。
- 学び続け、ソリューションを導入する意欲があること。
- さまざまな関係者と効果的にコミュニケーションできること。
- 福利厚生とフィールド。
福利厚生
- 協力的な環境で働けます。
- 継続的な学習機会と認定トレーニングコースを利用できます。
- 世界水準の学習エコシステムを利用できます。
- 幅広い業界の有力企業やブランドと仕事ができます。
